在MXNet中，評估和驗證模型通常通過調用評估/驗證函數來實現。可以使用mx.metric模塊中提供的各種評估指標來評估模型的性能，比如準確率、精確度、召回率等。

具體步驟如下：

1. 定義評估函數：首先定義一個評估函數，該函數會根據模型的預測結果和真實標簽來計算評估指標。
2. 創建評估器：使用mx.metric模塊中提供的評估器來計算評估指標，比如Accuracy、Precision、Recall等。
3. 循環遍歷數據集：遍歷驗證集或測試集，對每個樣本進行預測，并更新評估器的狀態。
4. 輸出評估結果：在遍歷完整個數據集后，輸出評估指標的結果，評估模型的性能。

下面是一個簡單的示例代碼，演示了如何使用MXNet進行模型評估：

import mxnet as mx
from mxnet import nd, gluon, autograd
from mxnet.gluon import nn

# 定義評估函數
def evaluate(model, data_loader, ctx):
    metric = mx.metric.Accuracy()
    for data, label in data_loader:
        data = data.as_in_context(ctx)
        label = label.as_in_context(ctx)
        output = model(data)
        metric.update(label, output)
    return metric.get()

# 創建評估器
model = nn.Sequential()
model.add(nn.Dense(10))
model.initialize()
ctx = mx.cpu()
metric = mx.metric.Accuracy()

# 循環遍歷數據集
data_loader = gluon.data.DataLoader(...)
for data, label in data_loader:
    data = data.as_in_context(ctx)
    label = label.as_in_context(ctx)
    output = model(data)
    metric.update(label, output)

# 輸出評估結果
accuracy = metric.get()
print('Accuracy:', accuracy)

通過上述步驟，可以使用MXNet對模型進行評估和驗證，并輸出評估指標的結果，從而評估模型的性能。